Comment la NASA, Copernicus et Microsoft ont cartographié les dégâts après les tremblements de terre au Venezuela

Lorsque la terre tremble, le compte à rebours commence. Pour les premiers intervenants dans les environnements urbains après un tremblement de terre, les premières minutes et les premières heures sont cruciales pour localiser les survivants et évaluer les dégâts.

À la suite d’un duo de tremblements de terre de magnitude 7,2 et 7,5 qui ont frappé le nord du Venezuela le 24 juin, la technologie d’urgence haut dans le ciel s’est activée avant que la poussière ne se soit déposée pour donner aux autorités sur le terrain les informations dont elles avaient besoin pour sauver des vies. Une coordination de données géospatiales consolidée sous l’écosystème des Nations Unies impliquant la NASA, le programme européen Copernicus et le laboratoire AI for Good de Microsoft a mis à l’épreuve un système de triage numérique pour aider à optimiser les décisions critiques prises par les équipes de secours dans des conditions extrêmes.

Radar dans la poussière : la réponse de Copernicus

Sur la côte nord du Venezuela, les nuages de poussière sur La Guaira et certaines parties de Caracas causés par les bâtiments effondrés ont rendu les images satellites normales presque inutiles.

En réponse, l’Union européenne a immédiatement activé son mécanisme de cartographie d’urgence, en exploitant le pouvoir des satellites Sentinel-1.

Sa technologie repose sur le radar à synthèse d’ouverture (SAR). Au lieu de prendre des photos conventionnelles, le SAR émet des impulsions d’énergie qui rebondissent sur la surface de la Terre et reviennent vers le capteur.

Puisque ces ondes radio traversent l’atmosphère sans être dérangées par les nuages, la poussière ou l’obscurité de la nuit, les scientifiques peuvent obtenir une image continue du terrain.

En comparant les signaux de rebond électromagnétique collectés avant le tremblement de terre avec ceux obtenus quelques heures plus tard, divers modèles d’apprentissage automatique ont identifié de manière autonome les variations de texture du sol.

Cela a permis de détecter les blocages des routes causés par des glissements de terrain et des ponts fissurés, guidant les équipes de secours vers des itinéraires praticables.

Mesurer les fissures depuis l’espace

À une échelle macro, la NASA a déployé ses outils de radar interférométrie (InSAR), une technique de précision millimétrique qui compare la phase des ondes radar à différents moments.

Les données préliminaires de la mission NISAR (développée en collaboration avec l’Organisation indienne de recherche spatiale, ISRO) ont confirmé des déplacements importants dans la croûte terrestre, enregistrant des mouvements de sol horizontaux de jusqu’à 40 centimètres.

Avec ces cartes de déformation en main, le laboratoire d’écologie des conflits de l’Université d’État de l’Oregon (OSU) a traité les lectures pour projeter l’impact sur les infrastructures urbaines.

L’évaluation des chercheurs suggérait que jusqu’à 58 870 bâtiments avaient subi des dégâts importants ou s’étaient effondrés entièrement.

Cette carte de chaleur probabiliste a permis aux Nations Unies et aux équipes de secours de se concentrer sur les zones résidentielles les plus densément peuplées et les plus vulnérables, en évitant la perte de temps précieux à inspecter des zones stables.

Classification structurale sous la bannière de Microsoft

Dans une analyse à plus petite échelle, le laboratoire AI for Good de Microsoft a concentré ses ressources sur le traitement d’images optiques à très haute résolution à l’aide de sa plateforme Planetary Computer.

Les modèles de vision par ordinateur formés pour la segmentation d’images ont cartographié plus de 210 kilomètres carrés de la côte centrale et de la capitale vénézuélienne.

La méthodologie reposait sur des modèles probabilistes. Plutôt que de prendre des décisions déterministes, une tâche qui nécessite encore des ingénieurs civils sur le terrain, l’IA a attribué des niveaux de risque structurel à chaque bloc de la ville.

Cette évaluation algorithmique a été cruciale pour le terrain ; selon le rapport de dommages officiel de l’Organisation internationale pour les migrations, ces données de référence croisées ont permis de déterminer que 31,5 % des structures de Catia La Mar, l’une des villes les plus touchées de l’État de La Guaira, avaient subi des dégâts importants.

Aujourd’hui, avec les missions de secours maintenant terminées, cette même carte probabiliste sert de base analytique pour les ingénieurs civils à planifier des démolitions contrôlées et des zones d’exclusion urbaine.

Interopérabilité au milieu du chaos

L’une des plus grandes leçons de cette urgence est que la technologie isolée est peu utile. Pour que les efforts de la NASA, de l’UE et de Microsoft se traduisent par de véritables sauvetages, unifier les informations était essentiel. En intégrant ces analyses géospatiales dans les référentiels ouverts des Nations Unies, les équipes de premiers intervenants ont pu travailler sous une carte interactive unique.

Cette coordination technologique après le tremblement de terre au Venezuela démontre que l’intelligence artificielle appliquée à l’observation de la Terre n’est plus une expérience de laboratoire ; aujourd’hui, c’est une ressource opérationnelle indispensable.

L’effort conjoint n’a pas seulement optimisé les opérations de réponse pendant les moments les plus sombres de la crise, mais a également établi un précédent méthodologique pour l’ère de la résilience urbaine face au changement climatique et aux risques géologiques.